Callcenters zijn een essentieel onderdeel van veel bedrijven en vormen een cruciaal contactpunt voor klanten en klanten. De afgelopen jaren wordt machine learning steeds vaker gebruikt in callcenters om de klantervaring te verbeteren en de bedrijfsvoering te stroomlijnen. Als het gaat om het verzamelen van trainingsgegevens voor callcenters, zijn er verschillende methoden beschikbaar.
- Oproepopname omvat het opnemen van oproepen van en naar het callcenter, die vervolgens kunnen worden gebruikt om machine learning-modellen te trainen om de context van gesprekken te begrijpen en veelvoorkomende problemen en trends te identificeren.
- Spraakanalyse maakt gebruik van machine learning-algoritmen om de woorden en zinsdelen die in gesprekken worden gebruikt te analyseren, waardoor callcentermanagers de belangrijkste thema's en problemen in klantgesprekken kunnen identificeren.
- Tekstanalyse omvat het gebruik van machine learning om schriftelijke reacties van klanten te analyseren, zoals e-mails met feedback, posts op sociale media, chattranscripties en andere communicatie van klanten of prospects.
- Enquêtes en CSAT-enquêtes worden gebruikt om specifieke klantgegevens te verzamelen over hun ervaringen met het callcenter, waardoor managers waardevolle inzichten krijgen in verbeterpunten.
- NPS-, eNPS- en ticketingsystemen worden gebruikt om gegevens over klanttevredenheid te verzamelen en om trends en problemen te identificeren die mogelijk moeten worden aangepakt.
- WFO&BI is een reeks tools waarmee callcentermanagers gegevens over de prestaties van het callcenter kunnen analyseren, wat waardevolle inzichten oplevert die kunnen worden gebruikt om de bedrijfsvoering te verbeteren.
Dit zijn slechts enkele voorbeelden van de vele methoden voor het verzamelen van gegevens die tegenwoordig in callcenters worden gebruikt, met nieuwe technieken en toepassingen die voortdurend in opkomst zijn.
Lees hier het volledige artikel:
